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      基于數(shù)據(jù)融合的電力線巡檢無(wú)人機(jī)安全距離研究

      2022-12-12 05:57:24王兆輝
      關(guān)鍵詞:場(chǎng)強(qiáng)電場(chǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      王兆輝

      (國(guó)網(wǎng)河北省電力有限公司,河北 石家莊 050000)

      無(wú)人機(jī)在電力巡線過(guò)程中,可能遇到強(qiáng)電場(chǎng)設(shè)備擊穿、風(fēng)壓擾動(dòng)、機(jī)載遙感設(shè)備最小視野距離限制等安全距離限制。因?yàn)檩旊娋€路自身的電壓場(chǎng)強(qiáng)在線路周邊會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)電場(chǎng),導(dǎo)致無(wú)人機(jī)上的電勢(shì)差可能擊穿無(wú)人機(jī)電子設(shè)備,所以無(wú)人機(jī)應(yīng)與線路保持一個(gè)最小安全距離[1]。因?yàn)闊o(wú)人機(jī)在遭遇突發(fā)風(fēng)壓、風(fēng)速異常等大氣對(duì)流問(wèn)題時(shí),會(huì)對(duì)其巡航線路造成影響,使無(wú)人機(jī)過(guò)度接近線路,以致發(fā)生碰撞或者被電場(chǎng)電勢(shì)差擊穿,所以也應(yīng)考慮突發(fā)風(fēng)壓擾動(dòng)產(chǎn)生的安全距離需求。機(jī)載遙感設(shè)備,包括傾斜攝影設(shè)備及激光點(diǎn)云設(shè)備等,均需要一個(gè)最小視野距離,同樣對(duì)無(wú)人機(jī)安全距離提出了要求[2]。如果小于設(shè)備的安全距離,可能導(dǎo)致無(wú)人機(jī)設(shè)備的損壞[3]。

      在常規(guī)安全距離相關(guān)數(shù)據(jù)的融合過(guò)程中,一般采用邏輯分析法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析[4]。但無(wú)人機(jī)的實(shí)際運(yùn)行過(guò)程一般會(huì)面臨更復(fù)雜的環(huán)境,此時(shí)應(yīng)對(duì)無(wú)人機(jī)安全距離的數(shù)據(jù)融合模式進(jìn)行更深入的分析[5]。因?yàn)閺?fù)雜數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生混沌效應(yīng),此時(shí)構(gòu)建邏輯分析模型或者模糊控制模型很難實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)的安全距離控制,所以應(yīng)在智能電網(wǎng)人工智能系統(tǒng)支持下,對(duì)無(wú)人機(jī)進(jìn)行基于動(dòng)態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)的安全距離控制[6]。

      1 無(wú)人機(jī)安全距離的數(shù)據(jù)來(lái)源

      1.1 基于電場(chǎng)場(chǎng)強(qiáng)的無(wú)人機(jī)安全距離控制

      輸電線路因?yàn)殡娎|輸電電壓所產(chǎn)生的線路周?chē)妶?chǎng)強(qiáng)度(下文稱(chēng)場(chǎng)強(qiáng))可能產(chǎn)生較為顯著的電勢(shì)梯度,而無(wú)人機(jī)自身也存在一定的尺寸跨度,所以線路場(chǎng)強(qiáng)對(duì)無(wú)人機(jī)的影響并不顯著,但其場(chǎng)強(qiáng)梯度對(duì)無(wú)人機(jī)的損害則較為致命。這是因?yàn)閳?chǎng)強(qiáng)梯度在無(wú)人機(jī)兩側(cè)產(chǎn)生的電勢(shì)差,可能會(huì)導(dǎo)致無(wú)人機(jī)產(chǎn)生強(qiáng)感應(yīng)電流,使無(wú)人機(jī)設(shè)備被感應(yīng)電流擊穿[7]。

      以±500 kV直流輸電線路為例,其周邊沒(méi)有交變電場(chǎng),但會(huì)產(chǎn)生有一定梯度的穩(wěn)定電場(chǎng),此電場(chǎng)會(huì)對(duì)無(wú)人機(jī)產(chǎn)生影響,帶來(lái)?yè)舸╋L(fēng)險(xiǎn)。Simulink仿真條件下,其場(chǎng)強(qiáng)分布規(guī)律見(jiàn)表1。

      表1 ±500 kV輸電線路直線塔空間電場(chǎng)分布情況表(I=3 kA)

      表1中,因?yàn)榫€塔內(nèi)側(cè)不能提供5.0 m的空間條件,所以線路內(nèi)側(cè)無(wú)法仿真5.0 m的場(chǎng)強(qiáng)數(shù)據(jù),但通過(guò)仿真數(shù)據(jù)可知,隨著與線路之間的距離增大,場(chǎng)強(qiáng)顯著降低,達(dá)到5.0 m時(shí),場(chǎng)強(qiáng)已經(jīng)下降到67 kV/m。

      在此模式下對(duì)±500 kV直流線路的空間磁場(chǎng)強(qiáng)度進(jìn)行基于Simulink的仿真,其磁場(chǎng)分布規(guī)律見(jiàn)表2。

      表2 ±500 kV輸電線路直線塔空間磁場(chǎng)分布情況表(I=3 kA)

      表2中,±500 kV輸電線路的磁場(chǎng)分布下降強(qiáng)度與表1中的電場(chǎng)強(qiáng)度類(lèi)似,但下降幅度更大。表1中的電場(chǎng)強(qiáng)度數(shù)據(jù)級(jí)別的下降幅度為80.0%,而表2中的磁場(chǎng)強(qiáng)度的下降幅度為93.6%。

      根據(jù)電磁場(chǎng)的比奧-沙伐定律,當(dāng)導(dǎo)線內(nèi)實(shí)時(shí)電流強(qiáng)度為I時(shí),其回路周邊磁感應(yīng)強(qiáng)度B可以表達(dá)為:

      (1)

      式中:μ為空氣介質(zhì)的磁導(dǎo)率;x,y為被測(cè)量點(diǎn)即無(wú)人機(jī)出現(xiàn)位置距離導(dǎo)線的法向水平距離和垂直距離。

      圖1所示為無(wú)人機(jī)的電磁場(chǎng)擊穿故障樹(shù),無(wú)人機(jī)的機(jī)械構(gòu)建跨度、導(dǎo)線中的電流值、空氣磁導(dǎo)率、無(wú)人機(jī)距離導(dǎo)線的距離,共同構(gòu)成了無(wú)人機(jī)擊穿的故障原因,故障條件疊加模式為邏輯“與”。

      圖1 無(wú)人機(jī)電磁場(chǎng)擊穿故障樹(shù)示意圖

      1.2 基于風(fēng)壓擾動(dòng)的無(wú)人機(jī)安全距離控制

      假定無(wú)人機(jī)巡航過(guò)程中,突發(fā)大氣對(duì)流現(xiàn)象,產(chǎn)生的陣風(fēng)風(fēng)速為vf,那么無(wú)人機(jī)會(huì)在巡航方向上疊加一個(gè)速度分量vf,該分量會(huì)使無(wú)人機(jī)以一定速率向?qū)Ь€靠近。此時(shí)假定無(wú)人機(jī)的最大平飛速率為vmax且其最大加速度為amax,就可以得到一系列控制公式。

      此時(shí),無(wú)人機(jī)疊加后向?qū)Ь€靠近的巡航速度v′如式(2)所示:

      v′=v0sinφ0+vfsinφf(shuō)

      (2)

      式中:v0,vf分別為無(wú)人機(jī)當(dāng)時(shí)的巡航速率和疊加風(fēng)速;φ0,φf(shuō)分別為無(wú)人機(jī)巡航速度矢量與導(dǎo)線法線的夾角和疊加風(fēng)速矢量與導(dǎo)線法線的夾角。

      此時(shí),無(wú)人機(jī)利用最大加速度修正該速度時(shí)其自身移動(dòng)的距離B為:

      (3)

      式中:amax為無(wú)人機(jī)最大加速度,此時(shí)無(wú)人機(jī)的避障策略為全部加速度施加在其與導(dǎo)線法向反向的矢量方向上。

      由此可以基本斷定,無(wú)人機(jī)的風(fēng)壓擾動(dòng)產(chǎn)生安全事故的條件數(shù)據(jù)如圖2所示。

      圖2 無(wú)人機(jī)風(fēng)壓擾動(dòng)偏航故障樹(shù)示意圖

      圖2中,對(duì)風(fēng)速和無(wú)人機(jī)巡航速度可以使用矢量進(jìn)行控制,也可以使用其對(duì)輸電線路法線的速率值進(jìn)行控制,圖中4個(gè)條件的故障條件疊加模式為邏輯與。

      1.3 遙感設(shè)備最小應(yīng)用距離決定的安全距離

      遙感設(shè)備最小應(yīng)用距離的一般限制條件為被遙感設(shè)備的尺寸,即通過(guò)電力建設(shè)管理信息系統(tǒng)(BIM系統(tǒng))查出鐵塔等設(shè)備的高度、寬度等尺寸,從而獲得被遙感設(shè)備的尺寸,再查表獲取遙感設(shè)備的最小應(yīng)用距離。如果無(wú)人機(jī)攜帶多個(gè)遙感設(shè)備,則應(yīng)選擇所有設(shè)備最小應(yīng)用距離的最大值進(jìn)行安全距離控制。

      圖3為遙感設(shè)備因最小距離失效故障樹(shù),遙感目標(biāo)尺寸、設(shè)備最小應(yīng)用距離、無(wú)人機(jī)巡航距離等數(shù)據(jù)共同形成了遙感設(shè)備失效故障,該3個(gè)條件的故障條件疊加模式為邏輯與。

      圖3 遙感設(shè)備因最小距離失效故障樹(shù)示意圖

      2 電力巡線無(wú)人機(jī)安全距離控制的數(shù)據(jù)融合算法

      2.1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合模式

      傳統(tǒng)模式下,通過(guò)上述3個(gè)故障樹(shù)分別算得無(wú)人機(jī)安全距離,分別為L(zhǎng)A,LB,LC,那么無(wú)人機(jī)的安全距離L為:

      L=max(LA+LB,LC)

      (4)

      式中:LA,LB,LC分別為電磁場(chǎng)決定的安全距離、風(fēng)壓環(huán)境決定的安全距離、設(shè)備最小應(yīng)用距離決定的安全距離。

      其中LC為多個(gè)遙感設(shè)備最小應(yīng)用距離的最大值,詳見(jiàn)公式(5):

      LC=max(L1,L2,…,Ln)

      (5)

      式中:L1~Ln分別為第1個(gè)~第n個(gè)遙感設(shè)備的最小應(yīng)用距離。

      2.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)融合模式

      基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)融合模式,是將圖1、圖2、圖3中的3個(gè)故障樹(shù)的所有11個(gè)條件數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,最終在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法下,直接求得其安全距離L,如圖4所示。

      圖4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用

      圖4中,輸入數(shù)據(jù)并未包含上述3個(gè)故障樹(shù)中的無(wú)人機(jī)巡航路徑點(diǎn)沿輸電線路法線方向至輸電線路的距離。因?yàn)檩斎霐?shù)值屬于求解數(shù)值,那么無(wú)人機(jī)巡航路徑點(diǎn)到輸電線路的距離必須大于用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)融合模式計(jì)算出的安全距離。該模式將所有輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行去量綱歸一化后,輸入一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊和安全距離帶量綱值。

      表3中,共設(shè)計(jì)了7層隱藏層,其中:第1,2,3層的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是將輸入數(shù)據(jù)充分整理,使其初步融合,所以其應(yīng)使用多項(xiàng)式函數(shù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)函數(shù)設(shè)計(jì);第4,5層的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是將數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)充分放大,使集中在數(shù)軸0點(diǎn)附近的數(shù)據(jù)充分向右擴(kuò)散,且不影響數(shù)據(jù)之間的順序和邏輯關(guān)系,所以其應(yīng)采用對(duì)數(shù)函數(shù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì),在節(jié)點(diǎn)函數(shù)中,e取近似值2.718 281 8;第6,7層的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義是將前面步驟充分規(guī)整和放大的數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行狀態(tài)空間疊加治理,使數(shù)據(jù)進(jìn)一步融合,所以其節(jié)點(diǎn)函數(shù)使用線性函數(shù)進(jìn)行治理。

      表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)表

      在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前的去量綱模塊中,針對(duì)所有整列數(shù)據(jù),均采用Z-Score進(jìn)行歸一化處理,即判斷每個(gè)輸入值與平均值的差值與整列數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的比值:

      (6)

      式中:Y輸為歸一化輸出值;μ1為整列數(shù)據(jù)的平均值;σ為整列數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

      為了實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)秒級(jí)主動(dòng)避障控制,無(wú)人機(jī)每秒至少要獲得200個(gè)周期的相關(guān)數(shù)據(jù),即無(wú)人機(jī)的自動(dòng)避障數(shù)據(jù)采集頻率大于200 Hz。如果用于數(shù)據(jù)判斷的整列數(shù)據(jù)引用最新100個(gè)數(shù)據(jù)記錄,那么其實(shí)際數(shù)據(jù)預(yù)熱時(shí)間為0.5 s,在實(shí)際飛行過(guò)程中,其對(duì)避障參數(shù)的判斷周期同樣穩(wěn)定在200 Hz以上。

      3 兩種安全距離判斷算法的仿真結(jié)果比較

      本文在Simulink仿真平臺(tái)上,采用傳統(tǒng)方案和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案對(duì)無(wú)人機(jī)巡檢±500 kV輸電線路的安全距離判斷能力進(jìn)行仿真,然后對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。在最小距離的判斷領(lǐng)域,其數(shù)據(jù)結(jié)果見(jiàn)表4。

      表4 最小距離判斷結(jié)果的對(duì)比表 單位:m

      表4中,除查表獲得的LC外,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案算得的LA、LB及(LA+LB)和L,均較傳統(tǒng)方案有一定程度的減小。因?yàn)闊o(wú)人機(jī)實(shí)際控制最小巡航距離要大于而非等于L,所以用該改進(jìn)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)安全距離判斷方案得出的L值應(yīng)小于傳統(tǒng)方案的L值,平均縮小幅度為3.5 m。該空間的縮小可以充分提升無(wú)人機(jī)的調(diào)度自由度。

      因?yàn)闊o(wú)人機(jī)嵌入式系統(tǒng)的計(jì)算能力遠(yuǎn)小于桌面級(jí)工作站和機(jī)架式計(jì)算主機(jī),所以應(yīng)對(duì)本文模型在無(wú)人機(jī)嵌入式系統(tǒng)中的響應(yīng)表現(xiàn)進(jìn)行研究,一方面確保其數(shù)據(jù)計(jì)算周期不超過(guò)200 Hz條件下的時(shí)間間隔(即5 ms),另一方面應(yīng)保持計(jì)算資源的適度冗余,以確保無(wú)人機(jī)巡航過(guò)程中主控嵌入式系統(tǒng)不至于宕機(jī)。試驗(yàn)用無(wú)人機(jī)的機(jī)載嵌入板系統(tǒng)包含1個(gè)全志A31處理器(計(jì)算核心為4個(gè)ARM-A7處理核心),1個(gè)ARM MALI-400MP2浮點(diǎn)處理器(GPU)(計(jì)算核心為8個(gè)MALI處理核心),1個(gè)DDR3的2 GB動(dòng)態(tài)處理器。

      2個(gè)方案中,其系統(tǒng)占用量和響應(yīng)速度見(jiàn)表5。

      表5 系統(tǒng)資源利用情況對(duì)比表

      表5中,雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案的響應(yīng)周期略長(zhǎng)于傳統(tǒng)方案,但可以將響應(yīng)周期穩(wěn)定在5 ms以?xún)?nèi)且保留了一定的系統(tǒng)冗余;雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案的CPU、GPU、RAM占用率均高于傳統(tǒng)方案,但系統(tǒng)計(jì)算資源仍足夠冗余并可以保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。為了進(jìn)一步提升系統(tǒng)性能,可以在無(wú)人機(jī)系統(tǒng)中部署專(zhuān)用嵌入板實(shí)現(xiàn)對(duì)該算法的運(yùn)行,或進(jìn)一步提升嵌入系統(tǒng)的算力。

      4 結(jié)束語(yǔ)

      通過(guò)數(shù)據(jù)融合算法的革新,本文在確保無(wú)人機(jī)嵌入設(shè)備算力冗余的前提下,實(shí)現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力巡線無(wú)人機(jī)安全距離動(dòng)態(tài)確認(rèn)方法。通過(guò)對(duì)算法的仿真對(duì)比可以看出,該算法能較大程度縮小人機(jī)安全距離保護(hù)范圍和保護(hù)區(qū),為無(wú)人機(jī)作業(yè)空間提供了一定數(shù)據(jù)支持。

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